Diseño de un modelo clasificatorio de predicción para la selección de moléculas con potencial actividad inhibitoria contra el Virus de la Inmunodeficiencia Humana tipo I (VIH-1)

Arias Vargas, Laura Valentina

dc.rights.license	Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional	*
dc.contributor.advisor	Herrera Acevedo, Chonny Alexander
dc.contributor.author	Arias Vargas, Laura Valentina
dc.date.accessioned	2024-07-23T17:12:41Z
dc.date.available	2024-07-23T17:12:41Z
dc.date.issued	2024
dc.identifier.uri	https://repositorio.ecci.edu.co/handle/001/4122
dc.description.abstract	El VIH-1 ha representado un desafío de salud pública desde su primera aparición en 1980. Por esta razón, ha sido de vital importancia implementar diferentes metodologías que permitan el desarrollo de fármacos eficaces para su control y posible eliminación. Los modelos predictivos computacionales emergen como una alternativa prometedora para desarrollar nuevas quimioterapias, como lo ejemplifica el Amprenavir (inhibidor de proteasa), cuyo desarrollo se benefició de métodos computacionales. Este estudio se enfoca en el desarrollo y evaluación de modelos predictivos para identificar compuestos activos contra la proteasa del VIH-1, utilizando herramientas de bioinformática y docking molecular. Se utilizó el software KNIME 5.2.5 para construir un modelo de predicción robusto capaz de discriminar eficazmente entre compuestos activos e inactivos, con altos niveles de exactitud, precisión y sensibilidad en la selección de candidatos prometedores. Además, se llevó a cabo un análisis exhaustivo de docking molecular que identificó un diterpeno clerodano y cuatro diterpenos cauranos con alta afinidad hacia el sitio activo de la proteasa del VIH-1. Entre ellos, el compuesto 109 destacó significativamente por su energía de unión más baja (-128,49 kJ/mol), indicando una interacción fuerte y estable. Los compuestos restantes (234, 235, 231 y 230) también mostraron energías de unión favorables, sustentadas por interacciones clave como enlaces de hidrógeno y fuerzas de Van der Waals. El análisis detallado de las interacciones moleculares reveló que el compuesto 109 presentó interacciones pi-sigma, pi-alquilo y alquilo que fortalecen la estabilidad del complejo ligando- proteína. Asimismo, el ligando TL-3 mostró características únicas como interacciones pi-amida y carga atractiva, contribuyendo a su mayor afinidad comparativa. 11 En conclusión, estos hallazgos sugieren que los diterpenos clerodanos y los diterpenos cauranos, especialmente el compuesto 109 derivado de Baccharis flabellata, representan prometedores candidatos para el desarrollo de inhibidores de la proteasa del VIH-1, destacando su potencial aplicación terapéutica en la lucha contra esta enfermedad viral.	spa
dc.format.extent	71 p.	spa
dc.format.mimetype	application/pdf	spa
dc.language.iso	spa	spa
dc.publisher	Universidad ECCI	spa
dc.rights	Derechos Reservados - Universidad ECCI, 2024	spa
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/	*
dc.title	Diseño de un modelo clasificatorio de predicción para la selección de moléculas con potencial actividad inhibitoria contra el Virus de la Inmunodeficiencia Humana tipo I (VIH-1)	spa
dc.type	Trabajo de grado - Pregrado	spa
dc.publisher.place	Colombia	spa
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dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess	spa
dc.subject.proposal	Investigación	spa
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dc.subject.proposal	Modelos predictivos	spa
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dc.description.program	Tecnología en Procesos Químicos Industriales	spa
dc.publisher.faculty	Facultad de Ingenierías	spa
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